【摘 要】
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精确的负荷预测工作必须建立在大量、全面及准确的电力系统负荷及社会经济发展数据的基础之上,受经济发展、产业结构、居民收入水平、气候、国家政策等诸多因素的影响,是一个
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精确的负荷预测工作必须建立在大量、全面及准确的电力系统负荷及社会经济发展数据的基础之上,受经济发展、产业结构、居民收入水平、气候、国家政策等诸多因素的影响,是一个灰色系统。灰色系统理论通过生成变换和关联分析等技术,为分析、处理贫瘠信息系统,进而探求其演化规律、建立预测模型,提供了有效的分析工具。然而GM(1,1)模型是一个指数函数,比较适合于用电量增长较慢的情况,而实际用电量很难严格按指数规律变化,导致进行长期预测时,增长率过快,预测精度变低,因此GM(1,1)模型在实际应用中受到一定的限制。为此建立GM(1,1,θ)模型,采用蚁群算法求解参数,最后应用神经网络进行参差优化。实证表明,该方法具有一定的实用价值。
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